Library cache位于Oracle实例SGA中的shared pool，用于缓存SQL游标、PLSQL程序以及Java类的可执行形式。
当一条SQL运行时，如果它在不久前已经被执行过，那么Oracle会尝试重用这条SQL的。一条从未执行过的SQL进入数据库获取数据需要经过编译和解析，然后生成最终的可以直接调用的执行计划结果，再按照这个执行计划来从相关的数据库表中获取数据。如果语句解析后的结果已经缓存在了library cache中，那它就能够被重用，这就叫做软解析，或者叫library cache hit。相反，如果library cache中没有缓存，则必须重新解析生成新的执行计划，然后放入library cache中执行，这就叫做硬解析，或者叫library cache miss。
当执行SQL时，library cache miss可以发生在解析阶段或执行阶段。当解析调用SQL语句时，如果语句的解析表达式不存在于library cache中，数据库会解析语句然后将解析后的结果存放在shared pool中。
- 硬解析：
提交一条SQL语句，并且shared pool中是找不到匹配的项。硬解析是资源集中型操作，因此扩展性不强，因为一个语句解析操作会包含大量复杂的工作。 - 软解析：
提交一条SQL语句，并且shared pool中能够找到匹配的项。这个匹配的项可以是另一个用户之前执行后生成的。SQL语句被共享，这能够提升性能。但是，软解析也并不完美，因为他们仍然需要语法和安全性检查（受DDL语句影响），仍然要耗费系统资源。
硬解析应该尽可能少，所以应用开发人员在设计系统时应该考虑如何让SQL语句在只解析一次的情况下执行更多次。这需要用到游标（cursors）。有经验的SQL程序员应该熟练掌握打开和重执行游标的概念。
必须确保SQL语句在共享池中被共享。使用绑定变量来表式多个相似SQL语句中不一样的部分。否则，有可能出现特别多的语句在第一次解析之后就再也不会被重用。
例如：
SELECT * FROM employees
WHERE last_name LIKE 'KING';
应该改成
SELECT * FROM employees
WHERE last_name LIKE :1;
library cache结构和概念
所有SQL和PLSQL语句的执行计划都存放在Library cache内存区
而library cache可以进一步划分为：
- 共享SQL区和私有SQL区
- PLSQL存储过程部分
共享的和私有的SQL区域
共享的SQL区包含一条单独SQL语句或多条相似SQL的解析树和执行计划。Oracle让多条相似的DML语句使用同一个共享SQL区，从而达到节省内存的目的。尤其是当多个用户使用同一个应用时。
共享SQL区总是在shared pool中。解析一条SQL语句时会从shared pool中请求内存。如果一条SQL语句需要新的SQL区，但shared pool中没有剩余空间时，Oracle会根据LRU算法来清理pool中的内容，直到空间足够分配新的共享SQL区。
私有SQL区包含类似于绑定信息和运行时缓存这类数据。每个执行SQL的会话都有一个私有SQL区。每个提交SQL语句的会话用户都有自己的私有SQL区，这个私有SQL区只会使用一个单独的共享SQL区。而同一个共享SQL区可以和多个私有SQL区关联使用。
私有SQL区里有一个固有区和一个运行时区：
- 固有区包含多次执行且重复使用的绑定信息，数据类型转换代码（当数据类型定义和所选列数据类型不一致时），以及其他状态信息（比如，循环或远程游标数量或者并行查询的状态）。固有区的大小取决于绑定变量和语句查询列的个数，比如，如果一条查询中出现了许多列，则固有区会更大
- 运行时区包含SQL语句被执行时需要使用的信息。大小取决于SQL语句的类型和复杂程度以及语句处理的行的大小。通常，INSERT、UPDATE、DELETE的运行时区比SELECT语句的运行时区更小，尤其是对于需要排序的SELETE语句。
oracle在收到执行请求的第一时间就开始创建运行时区。对于INSERT、UPDATE、DELETE语句，oracle会在执行完成后释放掉运行时区。对于SELECT查询，Oracle会等到所有行被提取后或者查询被取消后才会释放运行时区内存。
私有SQL区的位置取决于会话建立连接的类型。如果是专有服务器连接模式，私有SQL区位于用户的PGA。如果是共享服务器连接模式，则固有区、和SELECT查询的运行时区
都会存放在SGA。
x$ksmss表中提供了关于library cache中SQL区的运行时信息
PLSQL过程部分
oracle处理PLSQL程序和处理单独SQL语句的方式大致相同。
oracle分配共享区来存放程序单元的解析、编译形式，分配私有区来存放每个会话在执行程序单元时特有的值，其中包括本地变量、全局变量、和package变量以及执行SQL时需要的缓存。如果多个会话执行同一个程序单元，所有会话共享一个共享区，而各个会话维护各自的私有SQL区，持有各自会话特有的值。
PLSQL程序单元中的单独SQL语句和PLSQL程序外的SQL语句一样，尽管处于PLSQL程序单元中，这些SQL语句仍然使用共享区来持有解析形式，使用私有区来存放会话特有的信息。
x$ksmss表中提供了关于library cache中PLSQL区的运行时信息
Library Cache管理器
library cache的主要目的是提供一种快速定位和存储library cache object（LCO）的机制。使用一种hash机制来定位含有object id的handle。library cache handle（LCH）指向一个或多个library cache objects以及它们的内容
library cache缓存了不同类型的library cache object（比如，packages，procedures，functions，shared cursors，命名PLSQL块，表定义，视图定义，form定义）
KGH heap Manager：
shared pool和PGA都是由一个Oracle的内存管理器来管理，我们称之为KGH heap manager。它不是一个进程，而是一串代码。heap Manager主要目的是满足server进程请求内存的时候分配内存或者释放内存。Heap Manager在管理PGA的时候，需要和操作系统打交道来分配或者回收内存。但是，在shared pool中，内存是预先分配的，Heap Manager管理所有的空闲内存。
当某个进程需要分配share pool的内存的时候，Heap Manager就满足该请求，heap manager也和其他Oracle模块一起工作来回收shared pool的空闲内存。
library cache内存是从SGA heap的最顶端开始分配内存。当Library cache需要更多内存的时候，会调用KGH heap manager来分配。Library cache是由一个hash表组成，hash表是一个由许多hash buckets组成的向量。每个hash bucket是由多个LCH组成的双链列表。每个handle指向一个object并且有一个reference list。
Library Cache Manager（hash表和hash bucket）
Library cache manager（LCM）可以看做是Heap Manager的客户端，因为LCM是根据Heap Manager来分配内存从而存放LCO。LCM控制着所有的LCO，包括package/procedure,cursor,trigger等等。
library cache是有hash table组成，这个hash table又由hash bucket组成的数组构成，每个hash bucket又是由一些相互指向的LCH组成，LCH指向具体的LCO以及一些引用列表。
hash table初始化由251个hash buckets组成，当hash table中的buckets不够用时，会自动扩展长度，每次扩展之后，buckets数量大约是原来的2倍，但这个值必定是一个质数。准确地讲，如果是第n次扩展，则扩展后的长度为不大于2^(n+8)的最大质数。hash table在扩展的时候，实际上是新建了一个长度大约为原来2倍的新的hash table，然后将原来hash table上的对象重新组织在新的hash table上，因此，hash table在扩展的时候是不可访问的。但这是一个不怎么耗资源的操作，一般来说3-5秒内即可完成。
hash table只会扩展不会收缩。
Library Cache Handle
Library Cache Handle（LCH）执行Library cache object(LCO).它里面含有LCO的name、namespace、timestamp、reference list、lock请求列表和pin请求列表。每个LCO都是通过LCH里的name和namespace联合起来作为唯一标识。
共享池：library cache统计
在规划共享池大小时，我们的目的是确保多次执行的SQL语句被缓存在library cache中，不需要分配太多内存。
v$librarycache视图是用于统计自最近一次数据库重启以来的library cache中各个组件的使用情况。
v$librarycache视图中的reload列表示被踢出缓存的SQL语句被再次执行硬解析的次数。这个值应该尽可能少或接近于0.
v$librarycache视图中的invalidations列表示library cache中的数据失效，从而需要重新解析的次数，通常，DDL语句改变了元数据使得SQL语句解析缓存失效时，这个值会增加。
另一个关键指标是共享池在业务高峰期的剩余内存。可以通过v$sgastat视图查看。剩余内存应该尽可能少
SQL解析执行全过程总结：
当一条SQL进来：
如果这条SQL为全新文本
文本经过hash算法生成哈希值，到PGA里去匹配，除非出现hash碰撞（概率极小），否则不可能找到，所以需要到SGA里的shared pool里的library cache里找，因为是全新文本，所以library cache中也肯定不会有现成的（除非hash碰撞），因此需要进行硬解析，也就是，在library cache中的hash buckets链中新增一个bucket，这个bucket里会存放一个parent cursor和一个child cursor，parent cursor和child cursor具有相同的结构，统称为shared cursor，是library cache中存放的几十种library cache object中的一种。parent cursor和child cursor虽然具有相同的结构，但他们的功能不一样parent cursor数据结构里主要存放的是SQL文本，存放在name属性里，不存放SQL的解析树和执行计划，而child cursor的name属性为空，主要用于存放SQL的解析树和执行计划。parent cursor和child cursor从功能上讲是从属关系，一个parent cursor可以挂一个或多个child cursor，新建的bucket下会初始化生成一个parent cursor和一个child cursor。新增bucket的过程中会持有library cache latch，维护新增操作的原子性，同时需要为新增的bucket分配内存，所以还要持有shared pool latch。当新的bucket生成并成功返回给PGA后，shared pool和library cache
latch才能得以释放，然后才会在PGA里对cursor进行open、parse、bind、execute、fetch、closed（或soft closed）等操作。如果这条SQL曾经执行过，至少SQL文本相同
文本经过hash算法生成哈希值，PGA中有可能有现成的，也有可能没有，取决于session_cached_cursors参数，这个参数控制着PGA里是否缓存执行过的cursors，缓存多少个。如果PGA里有现成的，说明当前会话在不久前执行过这条SQL，并且cursor在open并使用之后被标记为了closed，并未真正意义上的被清理出PGA，这就叫soft closed，PGA可以直接对这个已经缓存的session cursor进行操作，不需要open一个新的session cursor。 这样的SQL解析叫做软软解析，是消耗资源最少的一种解析方式。如果一条SQL文本在数据库里执行过，但PGA里没有现成的，原因有可能是：
（1） 其他会话执行过，当前会话没执行过
（2） 当前会话执行过，但没有缓存（session_cached_cursors参数控制）
如果是原因（1），该SQL文本在其他会话执行过，PGA会根据SQL文本对应的hash值到library cache中的hash buckets链中搜索，找到对应的bucket以及parent cursor，然后顺着parent cursor一一验证挂在其下的child cursor，child cursor有可能有多个，因为虽然SQL文本相同，SQL执行环境未必相同，比如SQL执行的用户不同则语句涉及的表或试图等对象也可能不同，会话参数不同则产生的解析树和执行计划也有可能不同，因为是其他会话执行的，所以执行环境也不尽相同。如果经过验证能够在bucket中找到可以复用的child cursor，则将该child cursor返回给PGA，这中情况属于软解析。如果没有可以复用的child cursor，则会在bucket中新增一个child cursor，然后返回给PGA作为session cursor进行后续操作。新增child cursor仍然需要从shared pool中分配内存，持有shared pool latch和library cache latch（或mutex），所以这也属于硬解析。区分硬解析于软解析的关键点在于是否新增child cursor。
如果是原因（2），在同一个会话中，第二次执行相同的SQL文本，由于PGA中的缓存没有了，于是到Library cache的hash buckets链中按照SQL文本的hash值搜索，根据parent cursor找到SQL文本相同的bucket，然后搜索挂在这个bucket下的child cursor，如果能够找到可以复用child cursor，然后就返回给PGA。虽然是第二次执行，仍然有可能找不到可以复用的child cursor。实际上，child cursor是挂在hash buckets链的一个支链上的二进制可执行文件，属于library cache object，每个library cache object都有一个handle，这个handle上有个叫heap 0的数据结构，heap 0中存放了能够验证child cursor是否能够复用的验证信息，比如，SQL语句涉及哪些对象（准确地说，是哪些library cache object），heap 0中还存放了执行child cursor二进制可执行文件（data heap中）的地址指针，以便能够顺着handle找到child cursor。handle中仅包含验证信息和指针等较小的数据结构，因此占用空间很少，而child cursor才是存放解析树和执行计划等空间占用较多的数据结构。因此，当shared pool空间不足时，会根据LRU算法将挂在handle下的child cursor二进制可执行文件清理出内存，但handle仍然保留，当handle再次被成功验证可以复用，却找不到二进制可执行文件时，需要重新生成执行计划和解析树，然后在支链上新增一个handle，并将child cursor挂在新增的handle上，然后才将原来的空handle拿掉，这种情况叫做reload，仍然属于硬解析。当然如果是原因（1），同样有可能出现这种情况。
library cache pin和library cache lock
- 简介
library cache lock和library cache pin都是用于管理不同进程对library cache中的对象的并发访问的。但是library cache pin用于管理cache 的一致性。要想访问library cache 中的对象，必须先lock住library cache object handle，然后pin住对象的data heap本身。pin和lock请求在被许可之前都需要一直等待。这就有可能引起资源的竞争，因为两种请求都不存在NOWAIT请求模式。
当一个进程获取了某个object handle的library cache lock的时候，其他进程便不能访问这个对象，甚至连这个object是什么类型的都无法得知。lock还可以维护一个object的依赖关系，但不会阻止其他进程访问依赖的对象。
如果进程想要真正使用或修改这个object，那么必须获得object data heap 本身的library cache pin，也就是在获得lock之后获得。pin住object的过程中，如果data heap的信息和数据被aged out，则必须将它们重新加载进来。data heap被pin住的时候，不能被aged out出内存。lock和pin的信息可以分别通过x$kgllk和x$kglpn两个视图查看
library cache lock模式
- library cache lock有三种模式，分别为share、exclusive、null。
如果只是读取object，则获取（S）share模式的锁；如果需要修改object，则获取（X）exclusive模式的锁；Null锁比较特殊，用于维护object的依赖对象，在访问object的时候会一直持有，持有期间，object的依赖对象可以被其他进程访问甚至修改，通常，如果依赖对象被修改，则Null锁被打破，object会被标记为invalid。object下次被访问时，则需要重新解析成二进制可执行文件。
- library cache pin模式
library cache pin有两种模式，分别是share和exclusive。一般来说，share模式lock用于只读访问，exclusive模式lock用于修改。但无论只读访问还是修改，总是要先获取object 的share lock，进行错误检查和安全性检查，然后，如果需要修改object，再追加exclusive lock。如果一个object只需要只读访问，就绝不会被exclusive pin。这是因为当object